Diagnostic accuracy of Wisconsin and California scoring systems to detect bovine respiratory disease in preweaning dairy calves under subtropical environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
Bovine respiratory disease (BRD) is a multifactorial disease which causes short- and long-term negative effects. Early detection is crucial for a prompt response to therapy, as well as to decrease mortality risk. Clinical scoring systems have been developed mostly in North America for screening calves at risk or suspected of having BRD, and these tools have also been applied in subtropical and tropical countries. However, it has been unknown whether these scoring systems had the same accuracy in tropical environmental conditions. Therefore, this study evaluated the accuracy of 4 different field techniques, as well as serum haptoglobin (HAP), to diagnose BRD in Holstein dairy calves in subtropical conditions. The tests used to diagnose BRD were thoracic ultrasound (TUS; positive if consolidation depth ≥1 cm), thoracic auscultation (AUSC; positive if crackles, wheezes, or silent areas were present), Wisconsin score (WISC; ≥2 categories with scores of ≥2), and California score (CALIF; positive if total score ≥5). Also, HAP was measured and classified as positive if ≥15 mg/dL. Heifers between 30 d of age and weaning (n = 482), residing on 17 commercial dairies in São Paulo state, were enrolled in this study. Bayesian latent class models were used with informative priors to evaluate the accuracy of TUS, AUSC, and HAP, and noninformative priors for the accuracy of WISC and CALIF. The percentage of calves positive for each test on each farm ranged from 0 to 56% for WISC, 11-51% for CALIF, 0-72% for TUS, 0-32% for AUSC, and 0-100% for HAP. The sensitivity (Se; 95% credible interval) and specificity (Sp) for WISC were 77.9% (64.8-90.2) and 81.9% (76.3-88.2). For CALIF, the Se was 67.1% (53.6-80.1) and Sp 79.1% (73.9-84.6). For TUS Se was 59.8% (46.5-73.1) and Sp was 84.8% (80.0-89.5), and for AUSC, Se was 58.8% (41.3-79.8) and Sp was 98.6% (95.7-99.9). The Se and Sp of HAP was 67.6% (55.3-78.8) and 46.7% (41.4-52.2), respectively. The performance of the scoring systems was similar to, or better than, the performance found in North American studies, despite the fact that calves were in a tropical environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».